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Cloud Sandbox

Schützen Sie Ihre Nutzer vor bislang unbekannter Malware. Ein neuronales Netz über 8.600 Dateimerkmale, laufend nachtrainiert, nahtlos eingebaut in Web- und E-Mail-Scans.

Was ist die Cloud Sandbox?

Die Malware fangen, die keine Signatur kennt.

Unsere Cloud Sandbox stützt sich auf über 8.600 Dateimerkmale und ein intelligentes neuronales Netz, das neue, unbekannte Malware in kürzester Zeit erkennt. Maschinelles Lernen verbessert das System mit jeder neuen Datei, die zur Analyse hochgeladen wird - das Radar schärft sich selbst, statt auf das nächste Signatur-Update zu warten.

Die Cloud Sandbox von Open Systems analysiert eine unbekannte Datei mit einem neuronalen Netz
Warum Cloud Sandbox

Der Nutzen.

Gegen das Unbekannte verteidigen

Eine zusätzliche Schicht Web- und E-Mail-Sicherheit schützt vor brandneuen oder unbekannten, ausgefeilten Bedrohungen.

Führende Technologie

Wertet über 8.600 Dateimerkmale aus und wird laufend nachtrainiert - für ein wirksames, aktuelles Malware-Radar.

Eingebauter Schutz

Nahtlos in das Standard-Dateiscanning von Secure Web Gateway und Secure Email Gateway integriert.

So funktioniert es

Auf Malware trainiert, jeden Tag neu trainiert.

Ein neuronales Netz entscheidet, ob eine Datei Malware enthält. Über 8.600 Dateimerkmale speisen es, und ein großer, gelabelter Datensatz aus bösartigen und sauberen Dateien bringt ihm bei, das eine vom anderen zu unterscheiden.

  • Jede unbekannte Datei wird gegen alles geprüft, was das Netz bisher gesehen hat
  • Mit jedem Upload wird das Netz klüger: Maschinelles Lernen justiert die Bewertung auf die neuesten Merkmale von Malware
  • Nachlern-Mechanismen halten das neuronale Netz dauerhaft treffsicher

Wann die Cloud Sandbox zum Zug kommt

Über das klassische Malware-Scanning hinaus trifft die Cloud Sandbox eine schnelle, gestufte Entscheidung - die meisten Dateien brauchen so nie eine Vollanalyse:

1 · Hash-Cache

Für den Anhang oder Download wird ein eindeutiger Datei-Hash berechnet und gegen einen lokalen Cache bekannter guter und schlechter Hashes geprüft.

2 · Hash-Datenbank

Kennt der lokale Cache die Datei nicht, wird der Hash in der großen, globalen Cloud-Datenbank nachgeschlagen.

3 · Risikowert

Ist der Hash nirgends verzeichnet, bewertet eine lokale Engine die Datei mit Machine-Learning-Heuristiken. Nur Dateien über dem Schwellwert gehen in die Cloud.

4 · Maschinelles Lernen

Sind die Heuristiken nicht eindeutig, wird die Datei gegen über 8.600 Merkmale geprüft, und ein spezialisiertes ML-Modul entscheidet, ob sie bösartig ist.

Ressourcen

Tiefer einsteigen.

Komplexität hinter sich lassen.

Sehen Sie, wie die SASE Experience von Open Systems Ihre Nutzer vor der Malware schützt, die noch niemand katalogisiert hat.

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